如何让ggradar接受超grid.max值绘制雷达图展示超量产出

ggradar默认会校验数据是否超出grid.max阈值，要实现超量产出的雷达图效果，可通过以下几种方案解决：

方案1：绕过数值检查并扩展绘图范围 #

部分新版本的ggradar支持通过参数调整绘图范围，若版本不支持，可使用suppressWarnings强制运行以绕过检查：

suppressWarnings(
  df %>%
    ggradar(values.radar = c("5", "10", "15"),
            grid.min = 0,
            grid.mid = 7.5,
            grid.max = 15,
            plot.extent.x.sf = 1.2,  # 扩展X轴范围，避免超量数据被截断
            plot.extent.y.sf = 1.2) + # 扩展Y轴范围
    facet_wrap( ~ group, nrow = 1) +
    theme(legend.position = "none")
)

方案2：标准化数据+标注原始值 #

先将超过grid.max的数据截断为grid.max，再在图上标注原始数值，兼顾ggradar的要求和超量信息展示：

# 标准化数据，截断超阈值部分
df_std <- df %>% mutate(across(-group, ~ ifelse(. > 15, 15, .)))

# 绘制基础雷达图
p <- df_std %>%
  ggradar(values.radar = c("5", "10", "15"),
          grid.min = 0,
          grid.mid = 7.5,
          grid.max = 15) +
  facet_wrap( ~ group, nrow = 1) +
  theme(legend.position = "none")

# 添加原始数值标注（可选）
p + geom_text(data = df %>% pivot_longer(-group),
              aes(x = name, y = value, label = value),
              hjust = 0.5, vjust = -0.5, size = 2.5)

方案3：改用fmsb包绘制（原生支持超量） #

如果ggradar的限制难以处理，fmsb包的雷达图原生支持超量数据展示，代码示例：

# 转换为fmsb要求的格式：前两行是最大值和最小值
df_fmsb <- rbind(rep(15, ncol(exam_scores)), rep(0, ncol(exam_scores)), exam_scores)

# 绘制分面雷达图
par(mfrow = c(1, 3))
for(i in 3:nrow(df_fmsb)){
  radarchart(df_fmsb[c(1, 2, i), ], 
             axistype = 1, 
             pcol = rgb(0.2, 0.5, 0.5, 0.9), 
             pfcol = rgb(0.2, 0.5, 0.5, 0.5), 
             plwd = 2,
             cglcol = "grey", 
             cglty = 1, 
             axislabcol = "grey", 
             vlcex = 0.8,
             title = rownames(df_fmsb)[i])
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hnguyen